變量：相當于是一個容器，每次只能存儲一個數據 作用：相當于是一個容器，可以同時存儲多個數據 本質：一種有序的集合【有序：數據的存放順序和底層存儲的順序是相同】 列表中的元素本質存儲的是一個變量【引用】，列表是可變的【

轉載自：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html 原作者：AstralWind ? 本文介紹了Python對于正則表達式的支持，包括正則表達式基礎以及Python正則表達式標準庫的完整介紹及使用示例。本文的內容不包括如何編寫高效的正則表達式、如

1.python __len__(self)詳解 如果一個類表現得像一個list，要獲取有多少個元素，就得用 len() 函數。要讓 len() 函數工作正常，類必須提供一個特殊方法__len__()，它返回元素的個數。 例如，我們寫一個 Students 類，把名字傳進去࿱

1.pytorch中變量類型轉換 將numpy矩陣轉換為Tensor張量:sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) ? #sub_img為numpy類型 將Tensor張量轉化為numpy矩陣:sub_np1 = sub_ts.numpy() ? ? ? ? ? ? #sub_ts為tensor張量 將numpy轉換為Variable:sub_va = Variable(torch.fro

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1.os.path.split()：按照路徑將文件名和路徑分割開. 例如 o='/media/HDD/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task009_Spleen/inferTs2_3d_bk/spleen_3.nii.gz' dr, f = os.path.split(o) print(dr) /media/HDD/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task009_Spleen/in

1.pytorch 的scatter()函數 scatter()?和?scatter_()?的作用是一樣的，只不過 scatter() 不會直接修改原來的 Tensor,而 scatter_() 會. scatter(dim, index, src) 的參數有 3 個 dim：沿著哪個維度進行索引index：用來 scatter 的元素索引src：用來

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